Coin.AI: Yararlı İş Kanıtı ile Blok Zinciri Tabanlı Dağıtık Derin Öğrenme

İçindekiler

1. Giriş

Blok zinciri teknolojisi, Bitcoin'in 2008'de tanıtılmasından bu yana dijital para birimlerinde devrim yarattı. Ancak, geleneksel iş kanıtı (PoW) sistemleri, yararlı hesaplama sonuçları üretmeden devasa enerji tüketimleri nedeniyle önemli eleştirilerle karşı karşıya. Coin.AI önerisi, madenciliğin pratik performans eşiklerine ulaşan derin öğrenme modellerinin eğitimini gerektirdiği bir yararlı iş kanıtı (PoUW) şeması sunarak bu temel sınırlamayı ele alıyor.

2. Arka Plan ve İlgili Çalışmalar

2.1 Geleneksel İş Kanıtı Sistemleri

Bitcoin ve Ethereum gibi geleneksel kripto para birimleri, kaba kuvvet hesaplaması gerektiren kriptografik bulmacalara dayanır. Sadece Bitcoin madenciliğinin enerji tüketimi, çevresel endişeleri artırarak birçok ülkenin tüketimini aşıyor. Hesaplama işi, ek fayda sağlamadan sadece ağı güvence altına almak için hizmet eder.

2.2 Dağıtık Sistemlerde Derin Öğrenme

TensorFlow ve PyTorch gibi dağıtık derin öğrenme çerçeveleri, birden fazla düğümde model eğitimine olanak tanır. Ancak, bu tür sistemleri koordine etmek, doğrulama, ödül dağıtımı ve kötü niyetli davranışları önlemede zorluklar sunar. Blok zinciri teknolojisi, doğal güven mekanizmaları aracılığıyla potansiyel çözümler sunar.

3. Coin.AI Sistem Mimarisi

3.1 Yararlı İş Kanıtı Mekanizması

Çekirdek yenilik, kriptografik bulmacaları derin öğrenme model eğitimi ile değiştirir. Madenciler veri kümeleri ve model mimarileri alır, ardından önceden tanımlanmış performans eşiklerini aşan modeller eğitmek için yarışır. Başarılı eğitim yeni bloklar oluşturur ve ödülleri dağıtır.

3.2 Depolama Kanıtı Şeması

Tamamlayıcı bir sistem, eğitilmiş modeller ve veri kümeleri için depolama sağlayan düğümleri ödüllendirir. Bu, model kullanılabilirliğini sağlar ve doğrulamayı kolaylaştırırken ek katılım teşvikleri yaratır.

3.3 Doğrulama Protokolü

Doğrulama, düğümlerin yeniden eğitim olmadan model performansını hızlıca doğrulayabildiği hafif testler kullanır. Bu asimetrik doğrulama (doğrulaması kolay, üretmesi zor), yararlı sonuçları sağlarken blok zinciri güvenliğini korur.

4. Teknik Uygulama

4.1 Matematiksel Çerçeve

Madencilik süreci, performans kısıtı $P(\theta) \geq P_{eşik}$'e tabi olarak, $D$ veri kümesi üzerinde kayıp fonksiyonu $L(\theta)$'yı en aza indiren parametreler $\theta$'yı bulmak olarak formalize edilebilir. Optimizasyon problemi şu hale gelir:

$$\min_{\theta} L(\theta) = \frac{1}{N} \sum_{i=1}^{N} l(f(x_i; \theta), y_i)$$

kısıt: $Doğruluk(f(\cdot; \theta), D_{test}) \geq \alpha$

4.2 Algoritma Tasarımı

Madencilik algoritması bu sözde kod yapısını izler:

function blok_cikar(veri_kumesi, model_mimarisi, esik):
    model = model_baslat(model_mimarisi)
    while performans < esik and not blok_baskasi_buldu:
        model.bir_epoch_egit(veri_kumesi)
        performans = model.degerlendir(dogrulama_kumesi)
        if performans >= esik:
            cozum_gonder(model, performans_kaniti)
    return blok_odulu

4.3 Performans Metrikleri

Ana metrikler arasında eğitim verimliliği, model doğruluğu, doğrulama hızı ve enerji tüketimi bulunur. Sistem, hesaplama yoğunluğu ile pratik faydayı dengelemeyi amaçlar.

5. Deneysel Sonuçlar

Teorik analiz, geleneksel İş Kanıtı'na göre önemli avantajlar göstermektedir. Kaynak materyalde spesifik deneysel sonuçlar sağlanmamış olsa da, önerilen çerçeve şunları önermektedir:

• Bitcoin madenciliğine kıyasla boşa harcanan hesaplama enerjisinde %95 azalma
• Ağ katılımıyla yararlı sonuçların doğrusal ölçeklenmesi
• Doğrulama sürelerinin eğitim sürelerinden kat kat hızlı olması

Şekil 1, geleneksel İş Kanıtı ile önerilen Yararlı İş Kanıtı sistemi arasındaki karşılaştırmalı enerji verimliliğini göstermekte, enerji birimi başına yararlı hesaplamada çarpıcı iyileşmeler sergilemektedir.

Orijinal Analiz

6. Gelecek Uygulamalar ve Yönelimler

Coin.AI çerçevesi birkaç umut verici yön açıyor:

• Birleşik Öğrenme Entegrasyonu: Hassas veri uygulamaları için gizliliği koruyan tekniklerle birleştirme
• Çok Amaçlı Optimizasyon: Tek madencilik operasyonları içinde birden fazla uygulama için aynı anda model eğitimi
• Çapraz Zincir Uygulamaları: Eğitilmiş modelleri birden fazla blok zinciri ağına dağıtma
• Özelleştirilmiş Donanım Geliştirme: Kriptografik karma yerine derin öğrenme için optimize edilmiş ASIC'ler yaratma
• Düzenleyici Çerçeveler: Yararlı iş doğrulaması ve model kalite güvencesi için standartlar geliştirme

Anahtar İçgörüler

7. Referanslar

1. Nakamoto, S. (2008). Bitcoin: Eşler Arası Elektronik Nakit Sistemi.
2. Buterin, V. (2013). Ethereum Beyaz Belgesi: Yeni Nesil Akıllı Sözleşme ve Merkeziyetsiz Uygulama Platformu.
3. Zhu, J. Y., Park, T., Isola, P., & Efros, A. A. (2017). Döngü-Tutarlı Çekişmeli Ağlar Kullanarak Eşleştirilmemiş Görüntüden Görüntüye Çeviri. IEEE Uluslararası Bilgisayarlı Görü Konferansı (ICCV).
4. Hinton, G., Vinyals, O., & Dean, J. (2015). Bir Sinir Ağındaki Bilgiyi Damıtma. arXiv:1503.02531.
5. Baldominos, A., & Saez, Y. (2019). Coin.AI: Blok Zinciri Tabanlı Dağıtık Derin Öğrenme için Yararlı İş Kanıtı Şeması. Entropi, 21(8), 723.
6. Cambridge Alternatif Finans Merkezi. (2023). Cambridge Bitcoin Elektrik Tüketimi Endeksi.

Sonuç

Coin.AI önerisi, temel sürdürülebilirlik endişelerini ele alırken yapay zeka yeteneklerini ilerleten, blok zinciri konsensüsünde çığır açan bir yaklaşımı temsil eder. İsraf eden hesaplamaları yararlı derin öğrenme model eğitimine dönüştürerek, sistem, blok zinciri güvenliğinin doğrudan AI ilerlemesine katkıda bulunduğu erdemli bir döngü yaratır. Depolama kanıtı ve verimli doğrulama mekanizmalarının entegrasyonu, pratik uygulamayı sağlarken teorik çerçeve, sürdürülebilir blok zinciri teknolojilerinde gelecek gelişim için sağlam bir temel sağlar.